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【課程背景】
本課程就變革時代前沿技術 ——人工智能 (Artificial Intelligence)、區塊鏈(Block Chain)、大數據(Big Data)與云計算(Cloud Computing)及其應用進行解析介紹。
為支持理工科出身以及非理工科背景管理干部,在急聚變革時代,駕馭日新月異的技術進步,本課程站在個人職業生涯的角度,專門提供了美國正規軍培訓指揮官“外行如何管理內行”的方法(approach), 和德國BMBF智庫中“外行如何管理技術專家”的物理模型(model)。
【課程對象】所有行業,如金融、保險、郵政、物流、能源、通信、互聯網、零售、制造與服務業、教育行業和相關監管機構等等;地方政府工業信息產業、開發區招商相關責任官員。
【課程目錄】
開課熱身 課程破冰
第一部分 必備基礎
第二部分 人工智能解析
第三部分 區塊鏈解析
第四部分 大數據解析
第五部分 云計算解析
第六部分 非理工背景管理者加餐
第七部分 研討答疑互動互勉
【課程大綱】
自我介紹
熱身:認知變革 ——我們從傳統管理、精益管理、敏捷管理一路走來……
熱身:兩化融合“硬道理” ——與您共勉
熱身:轉型升級“硬道理” ——與您共勉
熱身:如何學習、解讀西方先進技術
熱身:變革時代管理者必察 ——語言誤區
熱身:贏在思維
魚刺圖(因果圖)再認識 SWOT再認識
破冰:東西方迥異的工程思維習慣
第一部分 必備基礎
1.1 人工智能的起源 ——思維變革
1.2 跨國 500 強巨頭內部密訓 ——東西方迥異的工程思維習慣
1.3 變革時代管理者必察 ——什么是流程?
1.4變革時代管理者必察 ——什么是“抓手”? Go Techniques
1.5 流程中的流程 ——瓶頸管理 Bottleneck Operation
1.6 并行工程 Concurrence Engineering
1.7 迭代工程 Iterative & Incremental Engineering
1.8 現代情報與反情報(數據安全)
第二部分 人工智能解析
2.1 人類智能,人造智能與人工智能
比特與原子 Bits & Atoms
推理 知識 策劃 學習
實例解析
2.2 人腦學習pk機器學習
自然語言處理 NLP 語法 分析樹 形式語法 文本挖掘 機器翻譯
感知與理解
統計方法 計算機智能
數學優化 邏輯歸納與推理 概率經濟方法
心理 語言 哲理 腦神經 人工心理學
實例解析
2.3 知識表達
常識知識 常識知識的子符號
默認推理與資質質疑
情景化人工智能
實例解析
2.4 機器知覺
計算機視覺 語音識別 觸覺傳感器 面孔辨別
目標識別
生物識別 Biometrics
實例解析
2.5人工智能工具介紹
最佳化與最適化
深度前饋神經網絡
深度學習 卷積神經網絡 CNNs
2.6人工智能評估
圖靈測試
實例解析
實例一:Google在線機器助手 Mr.&Miss Siri
實例二:垃圾郵件過濾
實例三:數學猜想證明
實例四:棋類博弈(圍棋)
實例五:運動博弈(乒乓球)
實例六:編寫出火爆愛情小說
實例七:監控高危病人
研討:全自主無人駕駛汽車——人工智能對軟件和硬件的呼喚
第三部分 區塊鏈解析
3.1 區塊鏈技術起源與發展歷程
3.2 區塊鏈基本概念描述
3.3 區塊鏈的顛覆性特征
3.4 數字貨幣與智能合約
區塊鏈1.0 ——數字貨幣
區塊鏈 2.0 ——智能合約
3.5 區塊鏈標準化路線圖
基礎標準 業務應用標準 過程方法標準 可信互操作標準 信息安全標準
中國政府對區塊鏈的態度
部分國家、地區、機構、全球會計審計四巨頭和著名跨國集團對區塊鏈的態度
第四部分 大數據解析
4.1 大數據和小數據
4.2 大數據的5Vs特性 大數據可視化(變成小數據)
4.3 大數據技術 捕獲 承載 存儲 監控 發掘 備份 分析 優化
4.4 大數據革命、小數據提供革命機遇
研討:大數據洪流將終結科學研究方法? 天氣預報與豆腐渣工程?
4.5 大數據安全
中國國家大數據安全工程實驗室 (2017.2.12)
第五部分 云計算解析
5.1 什么是云計算
5.2 云計算服務的基本特征
5.3 區分兩種控制論 Cybernetics vs Control theory
5.4 服務模式 IaaS PaaS/iPaaS dPaaS BaaS/MBaaS SaaS
5.5 公共客戶端 云計算收費方式
5.6 云部署和云架構 私有云 公共云 混合云
第六部分 從技術走向管理
6.1 外行如何管理內行
美帝軍標MIL-STD-1629A介紹
“6+4” 法則(“勢利眼”法則/“6+4” Criteria)
6.2 文科背景主管如何管理技術專家
德國BMBF(教育與科學部)智庫介紹
萬有系統(Resilience Control System)
第七部分 研討答疑互動互勉
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